Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale è diventata un fattore chiave della competitività aziendale. Il recente entusiasmo per l’AI generativa, segno di un’evoluzione tecnica (molto) significativa, ha dato all’intelligenza artificiale un nuovo livello di visibilità al di fuori degli ambienti specialistici, diventando centrale anche nelle discussioni pubbliche e ai livelli più alti della politica e del business.
Le applicazioni di intelligenza artificiale generano valore da anni
Le applicazioni di intelligenza artificiale, se correttamente progettate, implementate e gestite, possono fare la differenza. Lo dimostrano i numeri: anche limitando l’osservazione all’Italia, nell’ultimo anno (2023) il mercato è cresciuto del 52% (Osservatorio PoliMI), ma negli anni precedenti, con un +32% nel 2022 e un +27% nel 2021, la situazione era parimenti incoraggiante, anche se priva dell’accelerazione legata all’AI generativa.
Uno degli aspetti più interessanti di questo tema è la sua vastità, che contribuisce fortemente al suo fascino. Qualsiasi impresa può beneficiare di applicazioni di intelligenza artificiale integrandole nei suoi processi, così da creare efficienza, automazione, innovazione e/o per sviluppare nuovi modelli di business. Tutto sta nel padroneggiare questa tematica - cosa tutt’altro che banale - perché alle competenze tecniche in continua evoluzione occorre associare una conoscenza perfetta dei processi aziendali, delle sfide cui si va incontro, dei benefici attesi e anche dell’impatto trasformativo dell’intelligenza artificiale. Un tema, questo, che in alcune circostanze può letteralmente modificare in modo sostanziale sia le aziende che il modo in cui le persone lavorano.
Nel corso degli anni, le imprese di tutto il mondo hanno sperimentato e sviluppato applicazioni di intelligenza artificiale, integrandole nel proprio contesto. Spesso, sono partite da specifici task e attività, per poi estendere l’ambito applicativo a più processi, anche core, all’interno del proprio mondo, così da massimizzare la loro competitività.
Nell’era dell’AI generativa, il tema è in una fase di evoluzione pressoché quotidiana, ma è possibile fare tesoro dell’esperienza accumulata per identificare alcune applicazioni dell’intelligenza artificiale di grande valore, da cui le aziende potrebbero partire nel loro percorso di AI Transformation.
Manutenzione predittiva per abbattere il downtime
Soprattutto in ambito produttivo, il downtime va evitato a tutti i costi. La manutenzione predittiva è uno strumento ideale a tal fine, poiché si basa sulla capacità dei sistemi di prevedere guasti e criticità ad asset fisici come i macchinari industriali, l’impiantistica degli edifici o altre infrastrutture.
Adottare la manutenzione predittiva significa poter attivare interventi di manutenzione solo quando l’asset ne ha effettivamente bisogno e prima che si verifichi il guasto, con tutti i benefici del caso. Tra le applicazioni di intelligenza artificiale, è il simbolo di un universo 4.0 che, partendo dalla manifattura, si è esteso a tante altre industry e ambiti diversi. Non stupisce che, secondo gli analisti, il mercato sia previsto in crescita con un tasso annuo composto del 30% fino al 2026.
Gestione ottimale delle scorte con l’inventory forecasting
Applicare l’AI alla gestione delle scorte è un passo importante verso l’efficienza operativa e la gestione oculata delle risorse aziendali. Anche in questo caso, il tema è la capacità predittiva tipica del machine learning, che grazie a una previsione accurata della domanda, aiuta a ottimizzare le scorte e a ridurre gli sprechi, abbattendo sia gli eccessi che le temibili rotture di stock. Un sistema affidabile di inventory forecasting è determinante laddove l’obsolescenza del prodotto è un tema cardine, come in ambito farmaceutico, alimentare o nel contesto della grande distribuzione.
Customer Care: automazione e supporto agli operatori
Tra le applicazioni di Intelligenza Artificiale più diffuse e di valore, quelle del customer care occupano un posto in primissimo piano. Qui, l’AI può letteralmente fare la differenza, con applicazioni rivolte a ottimizzare la customer experience ma anche il lavoro degli operatori.
L’esempio da manuale sono gli assistenti virtuali, che oggi possono avvalersi di tecniche di AI generativa per potenziare la naturalezza della relazione, anche in contesti internazionali. Altre applicazioni riguardano il cosiddetto Agent Assist, ovvero il supporto (automatizzato) all’operatore: l’AI può ascoltare una conversazione e fornire all’agente i materiali con cui fornire risposte immediate, ma può anche suggerire un certo comportamento in funzione del sentiment del cliente dedotto dal suo tono di voce o dall’uso di certi vocaboli. Ai responsabili del customer care, l’AI può fornire informazioni strategiche come i topic più gettonati, le domande più frequenti ed eventuali aree su cui organizzare specifiche sessioni di formazione.
Rendere smart un Order Management System
L’intelligenza artificiale può potenziare, in chiave di efficienza, qualsiasi approccio aziendale alla gestione degli ordini. Soluzioni di AI possono analizzare i modelli di consumo ed effettuare previsioni di vendita, ma anche automatizzare il rapporto con i fornitori così da accelerare l’evasione dell’ordine e la consegna al cliente e prevedere eventuali criticità analizzando in tempo reale e mettendo in relazione diverse tipologie di dato.
Verso lo Smart Pricing
Lo smart pricing è una strategia di definizione dei prezzi e dei prodotti/servizi che utilizza modelli predittivi per adattarli dinamicamente a diverse variabili come i profili dei clienti, lo storico della relazione, il loro comportamento attuale e anche le condizioni concrete di mercato. Questo approccio, ovviamente alimentato dall’intelligenza artificiale, consente alle aziende di fissare prezzi competitivi e personalizzati, massimizzando i propri margini.